## IMPLEMENTASI ALGORITMA HILL CLIMBING UNTUK RUTE WISATA TERDEKAT DI PALANGKA RAYA
Jessica Kurnia Debora, Maria Ramanda Kalawa Putri, Rizqi Fajari, Ressa Priskila, Viktor Handrianus Pranatawijaya Program Studi Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya Kalimantan Tengah, Indonesia debbbora021@mhs.eng.upr.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini  mengimplementasikan algoritma Hill Climbing  untuk  menentukan rute  wisata terpendek di Kota Palangka Raya dengan memanfaatkan optimisasi lokal. Studi kasus dilakukan pada destinasi wisata populer untuk meminimalisir jarak tempuh dan waktu kunjungan. Hasil penelitian menunjukkan efektivitas algoritma Hill Climbing  dalam  menghasilkan  rute  terpendek  dibandingkan  metode  manual,  memberikan  kontribusi  pada pengembangan  sistem  rekomendasi  perjalanan  wisata  yang  lebih  efisien.  Kami  berhasil  menyelesaikan permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan algoritma Hill Climbing, mencari tur terpendek yang  melintasi  setiap  titik  sekali  dan  kembali  ke  titik  awal  dengan  total  jarak  tempuh  minimum.  Proses  ini melibatkan modifikasi tur saat ini melalui pembalikan sebagian jalur antara titik-titik dalam tur, dengan iterasi dilanjutkan hingga tidak ada perbaikan yang bisa dilakukan. Langkah-langkah dari tur yang dihasilkan direkam sebagai  gambar  PNG  dan  digabungkan  menjadi  file  GIF,  merepresentasikan  perkembangan  tur  dari  waktu  ke waktu.
Kata kunci :  Algoritma Hill Climbing, Rute Perjalanan Terpendek, Rekomendasi Perjalanan Wisata

## 1. PENDAHULUAN
Palangka  Raya,  sebagai  ibu  kota  Provinsi Kalimantan  Tengah,  memiliki  beragam  destinasi wisata  yang  menarik  bagi  pengunjung.  Dari Palangkaraya  Anda dapat  menjelajahi banyak tempat menarik seperti Museum Balanga yang berisi banyak artefak masyarakat Dayak, Pusat Pendidikan Yayasan Kelangsungan Hidup Orangutan Kalimantan di Nyaru Menteng, Taman Alam, dekat Bukit Tangkiling, yang menawarkan  taman  satwa  liar  dengan  daya  tarik utamanya adalah Buaya. Anda juga dapat mendaki ke Bukit Tangkiling dan Bukit Batu yang berjarak 35 km dari  Palangkaraya  yang  akan  memberikan  Anda pemandangan  menakjubkan  berupa  dataran  banjir datar  yang  luas  dan  hutan  rawa  gambut,  serta singkapan  batuan  langka  atau  ekstrusi  magmatik  di sebagian  besar  rawa  gambut  datar  [1].  Meskipun demikian, tantangan yang dihadapi adalah bagaimana mengoptimalkan  rute  perjalanan  sehingga  wisatawan dapat mengunjungi sebanyak mungkin tempat menarik dalam  waktu  yang  terbatas.  Dengan  pertumbuhan industri pariwisata yang pesat, kebutuhan akan sistem perencanaan rute  yang efisien semakin penting. Oleh karena  itu,  implementasi  Algoritma  Hill  Climbing untuk  menentukan rute  wisata terpendek di Palangka Raya  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  ini  dengan mencari  solusi  optimal  dalam  penentuan  urutan kunjungan ke tempat-tempat wisata. Tujuan utamanya adalah meminimalkan waktu dan jarak tempuh sambil memaksimalkan pengalaman wisatawan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Mengunjungi  destinasi  pariwisata  merupakan suatu  kebutuhan  yang  penting  untuk  meremajakan pikiran  setelah  melewati  berbagai  aktivitas  yang
melelahkan.  Jika  destinasi  tersebut  belum  pernah dikunjungi  sebelumnya,  maka  proses  pencarian diperlukan.  Pencarian  merupakan  sebuah  proses penelusuran  solusi  terhadap  suatu  permasalahan dengan  tujuan  mencapai  hasil  akhir  yang  diinginkan. Prinsip kerja pencarian dimulai dari tahap awal hingga mencapai solusi atau tujuan  yang diinginkan, dengan melakukan serangkaian langkah-langkah yang sistematis dan terarah. [2]. Rute merujuk pada urutan jalur  atau  arah  yang  harus  dilalui  untuk  mencapai tujuan. Rute tercepat merujuk pada jalur dengan jarak tempuh  minimum  dari  titik  awal  ke  titik  tujuan  yang dilalui secara berurutan dalam interval waktu tertentu. Dengan  lebih  tepat,  rute  tercepat  dapat  diartikan sebagai  jalur  minimum  yang  memerlukan  waktu minimum  untuk  mencapai  tujuan  dari  satu  lokasi  ke lokasi lainnya. [4].
Dalam  konteks  matematika,  permasalahan pencarian  rute  terpendek  dijelaskan  dalam  teori  graf. Teori  graf  merupakan  cabang  ilmu  matematika  yang membahas tentang graf, dimana komponen utama dari graf  adalah  titik  dan  sisi.  Titik  dalam  masalah  ini mewakili  tujuan  yang  ingin  dicapai,  sedangkan  sisi merepresentasikan jalan yang menghubungkan antara dua titik tersebut. Dengan menggunakan konsep teori graf,  pencarian  rute  terpendek  dapat  diformulasikan secara  matematis  dan  diselesaikan  dengan  algoritma yang sesuai, sehingga memungkinkan penemuan jalur optimal  dalam  berbagai  situasi  dan  kondisi  yang kompleks [3].
Berdasarkan penelitian sebelumnya, seperti yang dilakukan  oleh  Dian  Permata  Sari  pada  tahun  2022, yang menerapkan Pemanfaatan Metode Hill Climbing Mencari  Jalur  Terpendek  Objek  Wisata  Kabupaten Lima Puluh Kota, berhasil mencapai Hasil Uji Akurasi
dengan  implementasi  algoritma  hill  climbing  yang mencapai tingkat akurasi sebesar 90%  [8].
Penelitian  ini  menitik  beratkan  pada  efektifitas dan  akurasi.  Implementasi  ini  memiliki  potensi kontribusi  yang  signifikan  dalam  pengembangan sektor  pariwisata  Palangka  Raya  Algoritma  Hill Climbing  yang  diterapkan  dalam  implementasi  ini dapat digunakan untuk merencanakan rute perjalanan wisata di sekitar Palangka Raya. Dengan memasukkan lokasi-lokasi wisata yang ada ke dalam grid, algoritma ini dapat menghasilkan tur terpendek yang mengunjungi  semua  lokasi  dengan  efisien.  Hal  ini akan membantu para pelancong dalam merencanakan perjalanan  wisata  yang  optimal,  sehingga  mereka dapat mengunjungi lebih banyak tempat dalam waktu yang  terbatas.  Namun,  penting  untuk  dicatat  bahwa penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  terkait  dengan variabilitas  kondisi  lalu  lintas  yang  dinamis  dan perubahan  musiman  yang  dapat  mempengaruhi  hasil rute yang dihasilkan.
Berikut  adalah  algoritma  hill  climbing  yang digunakan dalam penelitian ini:
a. Evaluasi  status  awal.  Jika  status  awal  sama dengan  tujuan,  proses  berhenti.  Jika  tidak, lanjutkan  dengan  menggunakan  status  awal sebagai status saat in
b. Temukan operator yang belum pernah digunakan dalam  status  saat  ini,  lalu  gunakan  operator tersebut untuk membuat status baru.
c. Evaluasi  status  baru.  Jika  status  baru  adalah tujuan, proses berhenti. Jika status baru tidak sama dengan  tujuan  tetapi  lebih  baik  daripada  status saat ini, jadikan status baru sebagai status saat ini.
Jika tidak, lanjutkan ke langkah berikutnya.
Studi  sebelumnya  tentang  sistem  informasi pencarian  lokasi  telah  dilakukan  oleh  Pasaribu  pada tahun 2019. Penelitian tersebut menggunakan Google Maps  API  untuk  melakukan  pencarian  bengkel terdekat. Berdasarkan hasil dari dua proses pengujian yang  dilakukan,  yakni  uji  black  box  dan  uji penerimaan  pengguna,  terbukti  bahwa  aplikasi  ini dapat berfungsi secara optimal dari segi fungsionalitas, dengan  mencapai  nilai  84,04%  dalam  pengujian penerimaan  pengguna,  yang  menunjukkan  kinerja aplikasi yang sangat baik [5].
Penelitian  terkait  sistem  informasi  pencarian lokasi  telah  dilakukan  oleh  Darwis  pada  tahun  2020. Penelitian tersebut bertujuan untuk mencari puskesmas  beserta  fasilitas  kesehatan  di  Kabupaten Lampung Timur. Metode pengembangan sistem yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  prototipe. Google Map juga dimanfaatkan untuk menandai lokasi puskesmas dan memberikan arah tujuan. Penelitian ini telah  diuji  menggunakan  metode  black  box  testing. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang dihasilkan mampu menampilkan lokasi puskesmas dan memberikan arah tujuan kepada pengguna [6].
Pada  tahun  2020,  Fernand  juga  melakukan penelitian terkait pencarian lokasi fotografi di Bandar
Lampung.  Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  yang dapat  membantu  masyarakat  mendapatkan  informasi mengenai  spot  atau  lokasi  foto  di  Kota  Bandar Lampung.  Algoritma  A*  digunakan  dalam  penelitian ini untuk menentukan rute terdekat menuju lokasi atau spot foto [7].
Dalam upaya menyelesaikan permasalahan yang ada,  metodologi  peneliti  menggunakan  berbagai kriteria untuk menangani masalah penelitian. Konsep dasarnya  melibatkan  penggantian  posisi  kota-kota yang  berdekatan  atau  bersebelahan.  Penggunaan heuristik bertujuan untuk menghitung panjang lintasan yang  terbentuk.  Operator  yang  digunakan  mengubah posisi dua jalur menjadi satu jalur. Jika terdapat 𝑛 kota dan ingin mencari kombinasi lintasan dengan menukar posisi  dua  jalur,  maka  banyaknya  kemungkinan lintasan dapat dihitung menggunakan rumus:
n!
2! (𝑛 − 2)!
(1)
Misalkan  dalam  tersebut    di    terapkan    pada    4 kota, sehingga  dapat  di  peroleh:
n! 2!(𝑛−2)! – 6 kombinasi
(2) Keenam kombinasi ini akan kita gunakan sebagai operator. Berikut adalah penjelasan tentang kombinasi empat kota beserta masing-masing di antaranya:
a. Tukar1,2    (menukar  urutan  posisi  jalur  pertama dengan jalur kedua)
b. Tukar2,3  (menukar  urutan  posisi  jalur  kedua dengan jalur ketiga)
c. Tukar3,4  (menukar  urutan  posisi  jalur  ketiga dengan jalur keempat)
d. Tukar4,1  (menukar  urutan  posisi  jalur  keempat dengan jalur pertama)
e. Tukar2,4  (menukar  urutan  posisi  jalur  kedua dengan jalur keempat)
f. Tukar1,3  (menukar  urutan  posisi  jalur  pertama dengan jalur ketiga)
Dengan menggunakan heuristik, panjang lintasan yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 1.1
Gambar 1. Panjang lintasan
Tahapan  penyelesaian  metode  simple  hill climbing  dengan  6  operator  ditampilkan  dalam Gambar 1.2
Gambar 2. Tahapan metode simple hill climbing 6 operator
Lintasan  terkecil  merujuk  pada  bentuk  jaringan yang  terdiri  dari  kerangka  kerja  dengan  simpul  yang menghubungkan  titik-titik  utama  ke  simpul-simpul lain  melalui  serangkaian  jalur  yang  dipilih.  Tujuan utama  dari  lintasan  terkecil  ini  adalah  untuk menemukan  jalur  terpendek  menuju  titik  akhir  atau tujuan  yang  ditentukan.  Jika  jalur  tersebut  tidak diketahui, pendekatan alternatif menggunakan konsep koordinat  dapat  digunakan  dengan  menghitung lintasan  terpendek  yang  telah  dilalui  [3].  Dalam konteks  teknologi  informasi,  hal  ini  merujuk  pada pengelolaan  data,  fakta,  dan  berbagai  jenis  informasi seperti gambar, angka, sinyal, dan teks analog. Bagian lain dari data baru, fakta baru, dan informasi baru yang diinginkan oleh pengguna atau pemakai dapat disebut sebagai  informasi.  Studi  penelitian  menunjukkan bahwa  jalur  terpendek  dapat  diperoleh  dengan menghitung waktu tempuh berdasarkan jarak dari kota asal  ke  kota  tujuan.  Dalam  kasus  di  mana  terdapat beberapa  alternatif  jalur,  semakin  kompleks  proses pencarian  jalur  terpendek  menjadi.  Tujuan  dari perhitungan  jalur  ini  adalah  untuk  meminimalkan biaya dan waktu yang diperlukan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi pengumpulan data untuk implementasi  algoritma  Simple  Hill  Climbing  pada grid dengan node berisi nilai koordinat melibatkan dua aspek utama: pengumpulan data primer dan sekunder.
Data primer adalah data yang dihasilkan oleh peneliti sendiri, survei, wawancara, eksperimen, yang dirancang khusus untuk memahami dan memecahkan masalah  penelitian  yang  ada  [9].  Data  primer  untuk implementasi ini dapat diperoleh dengan dua cara: a. Dengan menghasilkan koordinat node secara acak langsung melalui program
b. Meminta  input  pengguna  untuk  memasukkan koordinat node secara manual.
Data  sekunder  adalah  data  yang  ada  yang dihasilkan  oleh  Instansi  pemerintah  besar,  fasilitas kesehatan,  dll.  sebagai  bagian  dari  pencatatan organisasi. Data tersebut kemudian diekstraksi dari file data  yang  lebih  bervariasi  [9].  Sementara  itu,  data
sekunder  diperoleh  dari  sumber-sumber  seperti  buku referensi,  jurnal  ilmiah,  artikel  online,  dan  sumber- sumber akademis terpercaya lainnya. Data ini penting untuk memahami teori di balik algoritma dan langkah- langkah  yang  diperlukan  untuk  implementasinya. Setelah  data  terkumpul,  langkah  selanjutnya  adalah pengolahan data, yang mencakup pra-pemrosesan jika diperlukan.  Misalnya,  jika  data  koordinat  node memerlukan  normalisasi  atau  penyesuaian  tertentu, langkah ini dilakukan di sini.
Kemudian,  algoritma  Simple  Hill  Climbing diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman  yang dipilih.  Ini  mencakup  pembuatan  struktur  data  untuk merepresentasikan  grid,  pembuatan  fungsi-fungsi yang diperlukan untuk mengoperasikan algoritma, dan integrasi  dengan  modul  atau  pustaka  lain  yang mungkin  diperlukan.  Dengan  mengikuti  metodologi ini,  data  yang  diperlukan  untuk  implementasi algoritma  Simple  Hill  Climbing  dapat  dikumpulkan, diproses,  dan  digunakan  untuk  mengembangkan sistem yang efektif dan efisien.
Gambar 3. Diagram Alir
Metodologi ini melibatkan serangkaian langkah- langkah yang digunakan untuk mengimplementasikan algoritma Simple Hill Climbing pada grid dengan node yang memiliki nilai koordinat. Tahap pertama adalah menentukan  koordinat  untuk  setiap  node  pada  grid, yang bisa dilakukan dengan metode pengacakan atau input manual. Kemudian, tur awal diinisialisasi secara acak,  dan  evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  jarak total  tempuhnya.  Algoritma  Simple  Hill  Climbing diterapkan  untuk  meningkatkan  tur  awal  dengan memutar segmen tur yang ada. Setiap langkah dari tur yang  dihasilkan  direkam  sebagai  gambar  PNG,  yang kemudian  digabungkan  menjadi  file  GIF  animasi untuk  visualisasi  perkembangan  tur  dari  awal  hingga akhir.  Akhirnya,  hasil  tur  dievaluasi  dan  dianalisis
untuk  memastikan  bahwa  rute  yang  dihasilkan memenuhi  kriteria  Travelling  Salesman  Problem dengan  jarak  tempuh  minimum.  Metodologi  ini memberikan  panduan  praktis  untuk  implementasi algoritma Simple Hill Climbing dan analisis hasilnya dalam  konteks  penyelesaian  masalah  TSP  pada  grid yang diberikan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  algoritma  Simple  Hill  Climbing pada program ini mengadaptasi pendekatan pencarian solusi  yang  sederhana  namun  efektif  untuk  masalah Travelling  Salesman  Problem  (TSP).  Algoritma Simple Hill Climbing merupakan metode menentukan node-node yang telah diberi jarak antar node, dengan membandingkan  node  yang  telah  ada  berdasarkan pemilihan  jarak  terdekat  dari  posisi  sekarang  [10]. Proses ini berulang hingga tidak ada perubahan yang menghasilkan  solusi  yang  lebih  baik  atau  mencapai batasan iterasi tertentu.
Dalam  konteks  implementasi  ini,  algoritma Simple Hill Climbing digunakan untuk merencanakan rute perjalanan wisata di Palangka Raya. Keterbatasan waktu dan sumber daya yang dimiliki oleh wisatawan membuat  pencarian  solusi  optimal  menjadi  sulit dilakukan.  Oleh  karena  itu,  pendekatan  heuristik seperti  Simple  Hill  Climbing  menjadi  pilihan  yang tepat  karena  mampu  memberikan  solusi  yang  cukup baik dalam waktu yang terbatas.
Hubungannya  dengan  pengembangan  sektor pariwisata  Palangka  Raya  sangat  erat.  Dengan menggunakan  algoritma  Simple  Hill  Climbing, program  ini  dapat  membantu  dalam  merencanakan rute  perjalanan  wisata  yang  efisien,  yang  pada gilirannya dapat meningkatkan pengalaman wisatawan  dan  mempromosikan  potensi  pariwisata kota tersebut. Dengan menciptakan rute yang optimal, wisatawan  dapat  mengunjungi  lebih  banyak  lokasi wisata  dalam  waktu  yang  terbatas,  yang  akan meningkatkan  daya  tarik  pariwisata  dan  kontribusi ekonomi  dari  sektor  pariwisata  di  Palangka  Raya. Sehingga,  implementasi  algoritma  Simple  Hill Climbing  ini  tidak  hanya  menawarkan  solusi  praktis untuk masalah TSP, tetapi juga memiliki dampak yang positif dalam pengembangan pariwisata lokal.
Implementasi  algoritma  Hill  Climbing  untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  program  ini, terdapat beberapa rumus yang digunakan :
a. Rumus Jarak Euclidean (Euclidean Distance): Digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara  dua titik dalam ruang Euclidean.
Rumus distance :
√ (x 2 -x 1 ) 2 +(y 2 -y 1 ) 2 (3)
Dalam program: def distance(point1, point2): return  math.sqrt((point1[0]  -  point2[0])**2  + (point1[1] - point2[1])**2)
b. Rumus otal Jarak Tur (Total Tour Length): Digunakan untuk menghitung total jarak dari suatu tur yang melalui semua titik dan kembali ke titik awal.
Rumus Total distance :
∑ distance (point i n-1 i=1
, point i+1 )+(point n , point 1 )
(4)
Dalam program : def tour_length(tour, points): total_distance = 0 for i in range(len(tour) - 1): total_distance  +=  distance(points[tour[i]], points[tour[i+1]]) total_distance  +=  distance(points[tour[-1]], points[tour[0]])  # Return to starting point return total_distance
c. Rumus Hill Climbing : Algoritma Simple Hill Climbing digunakan untuk memperbaiki  tur  secara  iteratif  dengan  menukar urutan  kota-kota  dan  memilih  tur  dengan  jarak terpendek.  Iterasi  digunakan  untuk  mencoba setiap  kemungkinan  perubahan  dalam  tur.  Jika perubahan  menghasilkan  tur  dengan  jarak  lebih pendek, perubahan tersebut diterima.

## 4.1. Fungsionalitas Sistem

## Tabel 1. Fungsionalitas Sistem
No Fungsionalitas Sistem
1 Menentukan koordinat untuk setiap node pada grid
2 Inisialisasi tur awal secara acak
3 Evaluasi jarak total tempuh tur awal
4 Implementasi algoritma Simple Hill Climbing
5 Peningkatan tur dengan memutar segmen tur
6 Rekaman langkah-langkah tur sebagai gambar PNG
7 Penggabungan gambar PNG menjadi file GIF animasi
8 Evaluasi dan analisis hasil tur
Sistem  ini  memungkinkan  pengguna  untuk menentukan  koordinat  untuk  setiap  node  pada  grid, menginisialisasi tur awal secara acak, dan mengevaluasi jarak total tempuh tur awal. Selanjutnya, sistem  mengimplementasikan  algoritma  Simple  Hill Climbing  untuk  meningkatkan  tur  awal  dengan memutar  segmen  tur  yang  ada.  Langkah-langkah  tur direkam  sebagai  gambar  PNG,  yang  kemudian digabungkan  menjadi  file  GIF  animasi  untuk visualisasi  perkembangan  tur  dari  awal  hingga  akhir. Terakhir,  hasil  tur  dievaluasi  dan  dianalisis  untuk memastikan  bahwa  rute  yang  dihasilkan  memenuhi kriteria  Travelling  Salesman  Problem  dengan  jarak tempuh minimum.
4.2. Tampilan Hasil Run Program
Gambar 4. Tampilan Run Program
Implementasi program ini melibatkan serangkaian  langkah-langkah  untuk  menyelesaikan masalah Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan  algoritma  Simple  Hill  Climbing  pada grid dengan node yang memiliki nilai koordinat. Tahap awal adalah menentukan koordinat untuk setiap node pada  grid,  yang  dapat  dilakukan  dengan  metode pengacakan  atau  input  manual.  Setelah  itu,  tur  awal diinisialisasi secara acak, dan evaluasi dilakukan untuk mengukur  jarak  total  tempuhnya.  Algoritma  Simple Hill Climbing kemudian diterapkan untuk meningkatkan  tur  awal  dengan  memutar  segmen  tur yang  ada.  Setiap  langkah  dari  tur  yang  dihasilkan direkam  sebagai  gambar  PNG,  yang  kemudian digabungkan  menjadi  file  GIF  animasi  untuk visualisasi  perkembangan  tur  dari  awal  hingga  akhir. Akhirnya,  hasil  tur  dievaluasi  dan  dianalisis  untuk memastikan  bahwa  rute  yang  dihasilkan  memenuhi kriteria  TSP  dengan  jarak  tempuh  minimum. Metodologi  ini  memberikan  panduan  praktis  untuk implementasi  algoritma  Simple  Hill  Climbing  dan analisis hasilnya dalam konteks penyelesaian masalah TSP pada grid yang diberikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan implementasi algoritma Simple Hill Climbing pada perencanaan rute perjalanan  wisata di Palangka  Raya,  kita  dapat  menarik  beberapa kesimpulan.  Pertama,  algoritma  ini  efektif  dalam mencari  solusi  yang  meminimalkan  jarak  perjalanan dari  satu  titik  ke  titik  lainnya  dalam  grid.  Dengan menggunakan  algoritma  Hill  Climbing,  kita  dapat menghasilkan  tur  yang  mengunjungi  setiap  tujuan dengan  jarak  tempuh  minimum.  Namun,  karena algoritma ini hanya melakukan pencarian lokal, solusi yang dihasilkan mungkin tidak optimal secara global. Oleh  karena  itu,  untuk  meningkatkan  kualitas  solusi, diperlukan  pendekatan  yang  lebih  canggih  seperti algoritma  genetika  atau  simulasi  panas.  Selain  itu, dalam  konteks  perencanaan  rute  perjalanan  wisata  di Palangka Raya, penting untuk memperhatikan faktor-
faktor  seperti  waktu  tempuh,  kepadatan  wisata,  dan preferensi  pengguna  dalam  menentukan  rute  yang optimal.  Dengan  menggabungkan  algoritma  optimasi dengan data real-time tentang lokasi wisata, cuaca, dan lalu lintas, kita dapat menghasilkan rencana perjalanan yang lebih baik dan menyenangkan bagi pengunjung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Indonesia  Travel,  “Palangkaraya  -  Central Kalimantan,”  2024.  [Online].  Available: https://www.indonesia.travel/gb/en/destinations /kalimantan/palangkaraya.  [Diakses  04  April
2024]. [2]   Aida Putri Deswanti, Aries Saifudin, “Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan
Algoritma  Hill  Climbing,”  2017.  [Online].
Available: https://openjournal.unpam.ac.id/index.php/SNI SIS/article/view/1919. [Diakses 28 April 2024].
[3]   Venn  Y.  I.  Ilwaru,  Tesa  Sumah,  Yopi  Andry Lesnussa, Zeth A. Leleury, “PERBANDINGAN ALGORITMA HILL CLIMBING DAN ALGORITMA  ANT  COLONY  DALAM PENENTUAN  RUTE  OPTIMUM,”  2017.
[Online]. Available: https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/art icle/view/355. [Diakses 27 April 2024].
[4]   Harming Puja Kekal, Windu Gata, Siti Nurdiani, Andi  Jati  Setio  Rini,  Deviana  Sely  Wita, “Analisa  Pencarian  Rute  Tercepat  Menuju Tempat Wisata Pulau Kumala Kota Tenggarong Menggunakan  Algoritma  Greedy,”  2021. [Online]. Available: https://ejournal.fikom- unasman.ac.id/index.php/jikom/article/view/17 9. [Diakses 26 April 2024].
[5]   A. Ferico Octaviansyah Pasaribu, Dedi Darwis, Agus  Irawan,  Ade  Surahman,  “SISTEM INFORMASI  PENCARIAN  KOS  BERBASIS WEB  DENGAN,”  2021.  [Online].  Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknok ompak/article/view/323/292.  [Diakses  28  April 2024].
[6]   Dedi  Darwis,  A  Ferico  Octaviansyah,  Heni Sulistiani,  Yeren  Roosyan  Putra,  “APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENCARIAN PUSKESMAS DI
KABUPATEN  LAMPUNG  TIMUR,”  2020.
[Online]. Available: https://journal.untar.ac.id/index.php/JKI/article/ view/7198. [Diakses 28 April 2024].
[7]   Yusra  Fernando,  Muhammad  Ativ  Mustaqov, Dyah Ayu Megawaty, “PENERAPAN
ALGORITMA  A-STAR  PADA  APLIKASI
PENCARIAN  LOKASI  FOTOGRAFI  DI BANDAR
LAMPUNG
BERBASIS
ANDROID,”  2020.  [Online].  Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoi nfo/article/view/509. [Diakses 28 April 2024].
[8]   Dian  Permata  Sari,  “Pemanfaatan  Metode  Hill Climbing  Mencari  Jalur  Terpendek  Objek Wisata  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota,”  2022. [Online].
Available: https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs3 2/index.php/JOISIE/article/view/2124/906. [Diakses 7 Mey 2024].
[9]   Sulbha  Wagh,  “Panduan  Penelitian  Kesehatan Masyarakat: Definisi Data Primer & Sekunder,” 2024. [Online].
Available: https://researchguides.ben.edu/c.php?g=282050 &p=4036581. [Diakses 6 Mey 2024].
[10]  Yana Adharani, Emi Susilowati, Eko Purwanto, “Penerapan  Metode  Simple  Hill  Climbing Search  Untuk  Pencarian  Lokasi  Terdekat Sekolah Menengah Atas Muhammdiyah,” 2017.
[Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/1073. [Diakses 7 Mei 2024].